智能家：紅到發(fā)紫的區(qū)塊鏈和機器學習或?qū)⒃谖锫?lián)網(wǎng)領(lǐng)域再升溫

藍色巨人IBM曾表示：機器學習則是實現(xiàn)人工智能的一個途徑，即以機器學習為手段解決人工智能中的問題。

智能家了解到，近年來較火的區(qū)塊鏈和機器學習這兩大趨勢發(fā)展始于2016年，而到了今年，這兩大技術(shù)早已呈現(xiàn)出了紅的發(fā)紫的態(tài)勢。

據(jù)外媒IoT Evolution World報導(dǎo)，機器學習是人工智能的一個分支。人工智能的研究是從「推理」到「知識」，再到以「學習」為重點，有一條自然、清晰的脈絡(luò)可循。機器學習則是實現(xiàn)人工智能的一個途徑，即以機器學習為手段解決人工智能中的問題。

機器學習已有一些有趣的案例研究，例如，通過接入機器學習的商場攝像頭，可執(zhí)行臉部辨識及掃描，以此觀察消費者在店內(nèi)行走的模式。這不僅能帶來主動的安全措施，還能在不挖掘客戶個人數(shù)據(jù)的情況下執(zhí)行任務(wù)，從而避免了再當前社會中越來越受到重視的隱私問題。

至于區(qū)塊鏈則是另一個當前大熱的應(yīng)用技術(shù)，特別是再金融科技公司中，區(qū)塊鏈的支付和安全應(yīng)用，幾乎肯定會讓企業(yè)重新思考如何將其用于記錄財務(wù)交易。

再智能家看來，2017年曾接二連三傳出新的IoT安全漏洞，對工業(yè)領(lǐng)域而言，這是很嚴重的問題。相較于普通消費生活的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備資產(chǎn)壽命很長，制造業(yè)的連網(wǎng)設(shè)備平均可使用7~10年，因此在設(shè)備使用期限內(nèi)維持設(shè)備更新和安全功能很重要，但其中很多設(shè)備無法輕易安裝修補程序。隨著制造業(yè)務(wù)中日漸融入更多連通性，工業(yè)世界對網(wǎng)絡(luò)安全的思維需迅速趕上，以免不安全的設(shè)備持續(xù)處于脆弱狀態(tài)。

目前市場上的許多IoT設(shè)備實際上并無適當?shù)陌踩呗?，其安全協(xié)議和密碼方案都略顯脆弱，且無有效方法來修補或安裝操作系統(tǒng)更新。在2017年出現(xiàn)針對WIFI網(wǎng)絡(luò)的KRACK和僵尸網(wǎng)絡(luò)Reaper等IoT攻擊事件后，2018年或?qū)⒃俣瘸霈F(xiàn)針對IoT設(shè)備的大規(guī)模僵尸網(wǎng)絡(luò)攻擊。

在工業(yè)領(lǐng)域可解決此問題的方法之一，就是在連網(wǎng)設(shè)備上下載和安裝最新更新。而美國參議院在2017年8月1日所提出的改善IoT網(wǎng)絡(luò)安全法案是朝正確的方向邁出的積極一步，也是區(qū)塊鏈和機器學習在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用的重要一步。

至于消費市場領(lǐng)域，目前自動駕駛技術(shù)仍在早期發(fā)展階段，但絕不是遙遠且不可見的，隨著區(qū)塊鏈和機器學習在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用，距其成為主流或僅剩幾年時間。而自動駕駛技術(shù)浪潮必將帶來一種全新思維方式。簡言之，購買及駕駛自有汽車的傳統(tǒng)模式或?qū)⒊蔀檫^去。

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